玩数据的人员：人员的素质。包括，技术素质：数据采集，数据录入，数据分析等环节的人员的素质。都包含在大数据体系中。道德素质：对于有些人员恶意泄露数据，或者对数据恶意篡改的行为都是潜在风险。数据模型设置：数据模型建设非常重要。可能只是一个参数或者关注数值的变化，就能给大数据带来巨大的偏差。
数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。预先善其事必先利其器 我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：下面就说说这些模块的基础使用。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。就行业而言，数据分析师的价值与此类似。
